Algumas das tendências tecnológicas para 2025 são evoluções das que vimos em anos anteriores. Segundo as previsões anuais da Axis, uma das mais óbvias é o interesse contínuo na forma como a IA será aplicada no sector da segurança.

Soluções híbridas: a base para a liberdade de escolha
Em anos anteriores, destacou-se a forma como as arquitecturas híbridas – as que fazem a melhor utilização das tecnologias de ponta, da nuvem e locais – se tornaram a escolha de facto para as soluções de segurança.

Os factores que determinam a escolha da arquitectura serão exclusivos de cada organização, tendo em conta as preocupações e os requisitos tecnológicos, legais, éticos e de governação. O ambiente está a evoluir rapidamente, pelo que a liberdade de escolha é imperativa.

As soluções híbridas dão liberdade de escolha para armazenar vídeo, ver vídeo ou gerir dispositivos, etc. Combinando tecnologias de ponta, na nuvem e no local para obter uma solução de sistema total óptima ou utilizando a sua flexibilidade, escolha a instância que preferir.

Quer sejam exigidas por regulamentações locais e regionais emergentes ou por preocupações com o controlo de dados, custos ou eficiência energética, as soluções híbridas continuarão a oferecer a maior flexibilidade na criação de arquitecturas para melhor se adequarem às necessidades organizacionais específicas e permitir que um sistema seja dimensionado.

Evolução da IA a par da eficiência da IA
O desenvolvimento no domínio da IA continua a avançar a toda a velocidade. As tecnologias de aprendizagem profunda são comuns da maioria das soluções analíticas no sector da segurança, enquanto as novas tecnologias de IA generativa estão a amadurecer rapidamente. Ainda há muita publicidade em certas áreas, mas as aplicações reais da IA generativa no sector da segurança estão a ficar disponíveis. Cada passo da evolução traz consigo um novo conjunto de oportunidades, mas também considerações éticas, legais e empresariais.

Os modelos de IA generativa são grandes e exigem muita capacidade de computação para serem executados, o que cria um debate sobre a forma de equilibrar o custo da IA (tanto em termos de investimento financeiro, como em termos de utilização de energia e impacto ambiental) com o seu valor. Estão a ser envidados muitos esforços para reduzir a dimensão dos modelos, mantendo a qualidade dos resultados. A utilização crescente de tecnologias de IA apenas reforça as arquitecturas híbridas como padrão.

As várias capacidades da IA – desde o reconhecimento de objectos baseado na aprendizagem profunda até à IA generativa – exigem ou beneficiam da sua aplicação em diferentes locais da cadeia de valor e em ambientes específicos.

A IA generativa pode ajudar os operadores a interagir com as soluções de segurança em linguagem natural, mas, pelo menos num futuro previsível, exige uma capacidade de processamento significativa. Por outro lado, a análise baseada na aprendizagem profunda, como o reconhecimento melhorado de objectos, pode ser realizada nas próprias câmaras de vigilância.

Eventualmente, isto permitirá que os modelos generativos sejam, pelo menos parcialmente, executados em câmaras com resultados de alta qualidade. Ao mesmo tempo, os modelos estão a melhorar a sua qualidade no que diz respeito aos aspectos éticos, ao enviesamento, às alucinações e ao risco de tomar decisões erradas.

Ao longo do tempo, existe uma grande oportunidade para alterar drasticamente a eficiência e a eficácia das operações de segurança. Os algoritmos serão capazes de compreender o que está a acontecer num cenário e reagir a anomalias, com base na análise de diferentes tipos de dados de entrada, incluindo, mas não se limitando a, informações visuais.

Os dados de entrada serão provenientes de radar, áudio e muitos outros sensores. Isto criará soluções que permitirão capacidades cada vez mais proactivas e gerarão conhecimentos valiosos em cenários de segurança para planeamento a longo prazo.

Para além da segurança, a segurança torna-se real
A aplicação de visão computacional, áudio, controlo de acesso e outras tecnologias conectadas cada vez mais avançadas continua a servir casos de utilização de segurança e protecção. A maior precisão da análise através da aplicação de IA – particularmente no reconhecimento de objectos – significa que os incidentes podem ser respondidos de forma mais rápida e eficaz do que nunca.

O que também é claro é que os dados gerados por sensores de todos os tipos – vídeo, áudio, ambientais e outros – podem beneficiar inúmeros casos de utilização para além dos tradicionais. Embora ainda seja uma parte relativamente pequena do mercado, esperamos assistir a uma aceleração das aplicações alinhadas com a eficiência operacional e a inteligência empresarial.

Esta tendência destaca as oportunidades para uma maior colaboração entre as organizações dos clientes. A tecnologia que está a ser adquirida ou especificada para um caso de utilização pode muito bem ser utilizada noutra área das operações de uma empresa. Por exemplo, os dados criados por câmaras de vídeo utilizadas principalmente para fins de segurança podem ser analisados ao longo do tempo para melhorar a experiência do cliente ou dos funcionários, a sustentabilidade ou a eficiência dos processos.

Através das plataformas de hardware de alta qualidade disponíveis, o ritmo de desenvolvimento e inovação é surpreendente. Os fornecedores de hardware que fomentam um ecossistema aberto e colaborativo de programadores de aplicações e integradores de sistemas proporcionarão mais rapidamente o maior valor aos clientes.

O “renascimento” da qualidade de imagem
Pode ser contra-intuitivo sugerir que o foco na qualidade da imagem é uma tendência no sector, onde muitos assumiriam que sempre foi uma prioridade (o que, claro, tem sido). A tendência está na forma como as imagens dos sensores visuais estão a ser utilizadas e, com isso, nas oportunidades acrescidas que uma melhor qualidade de imagem proporciona.

O paradigma muda quando consideramos que as imagens estão agora a ser vistas e analisadas inicialmente por computadores e não por humanos, e que as imagens estão a ser vistas continuamente e não quando ocorre um incidente de interesse.

Os avanços na análise e na IA significam que uma imagem de maior resolução conduzirá inevitavelmente a um melhor resultado, seja qual for o caso de utilização. O reconhecimento de objectos será mais preciso e serão criados dados (e metadados) mais detalhados. A procura de uma qualidade de imagem ainda melhor foi reacendida.

Com este facto, surgiram oportunidades de eficiência e eficácia. Uma única câmara que produza uma qualidade de imagem muito superior pode cobrir uma área tão grande como a que anteriormente teria sido necessária para várias câmaras. As imagens de maior resolução também permitem análises, por exemplo, em grandes multidões, cruzamentos de tráfego intenso ou linhas de produção em movimento rápido.

O ser humano continua a estar muito “no circuito”, como se costuma dizer. Os operadores serão automaticamente alertados para os cenários a que devem prestar atenção, aumentando a eficiência e a eficácia de uma resposta. A qualidade da imagem como foco também colocará uma grande atenção na manutenção das câmaras de vigilância – ainda frequentemente uma tarefa manual – uma vez que pequenas obstruções podem ter um impacto significativo na análise.

O valor a longo prazo dos produtos advém do suporte de software
No segmento superior do sector da segurança, a qualidade do hardware tem vindo a melhorar de ano para ano. Actualmente, os dispositivos de hardware podem ser de tal qualidade – especialmente em termos de desempenho e capacidades – que as expectativas quanto à sua vida útil são maiores do que nunca.

Mas, embora o hardware de qualidade possa durar muitos anos – como ilustrado pela duração das garantias – o factor que define a funcionalidade de uma câmara, incluindo a cibersegurança, e, por conseguinte, o seu valor de vida útil, é o suporte contínuo de software.

É essencial que o fornecedor se comprometa a prestar assistência ao software durante toda a vida útil prevista do hardware; um software que continue a melhorar e a desenvolver as capacidades da câmara e a mantê-la tão segura quanto possível.

Isto também contribui para o custo total de propriedade do hardware. Um investimento numa câmara de melhor qualidade, com suporte de software abrangente durante todo o seu ciclo de vida, acabará por ser uma solução mais eficaz e eficiente.

Autonomia tecnológica em benefício do cliente
A tecnologia pela tecnologia não serve o propósito de ninguém – as inovações devem estar alinhadas com as prioridades do utilizador final.

Isto significa claramente apoiar os objectivos dos clientes em termos de segurança e protecção, eficiência operacional e inteligência empresarial. Mas também significa apoiar a sua postura de cibersegurança, o compromisso com a sustentabilidade através de soluções energeticamente eficientes e a flexibilidade e liberdade de escolha através de tecnologias e plataformas baseadas em normas abertas.

Os vendedores de tecnologia com mais autonomia sobre as suas tecnologias de base estão claramente em melhor posição para apoiar estas necessidades dos clientes. Um maior controlo sobre a tecnologia de base, desde o silício “para cima”, permitirá a um fornecedor conceber nos seus produtos capacidades e funcionalidades específicas alinhadas com as necessidades dos clientes. Esta abordagem à propriedade da tecnologia de base também permitirá que um fornecedor mantenha o seu compromisso de ser “seguro desde a concepção”.

Além disso, um maior controlo da tecnologia – a nível de componentes ou mesmo de materiais – é um pré-requisito importante para atenuar mais eficazmente os riscos de uma maior perturbação das cadeias de abastecimento globais. Isto aumenta a capacidade de satisfazer os requisitos dos clientes, quando estes são necessários.

Já estamos a ver empresas que tradicionalmente seriam vistas como fornecedores de software a conceberem os seus próprios semicondutores para ganharem mais controlo sobre a sua prestação de serviços – particularmente na área da IA – e prevemos que esta tendência continue em todos os sectores, aponta a Axis. A independência da tecnologia de base é uma tendência de que nos orgulhamos de dizer que estamos um pouco à frente, tendo desenvolvido o nosso próprio sistema em chip, o ARTPEC, nos últimos 25 anos.